用额外的单进程处理一个队列，下单请求放到队列里，一个个处理，就不会有并发的问题了，但是要额外的开启后台进程以及延迟问题，这里暂不予考虑。这里大家可使用消息队列，大家常用到Memcacheq、Radis。
mysql乐观锁，意思是比如总库存是2,抢购事件提交时，立马将库存+1，那么此时库存是3，然后订单生成后，在更新库存前再查询一次库存(因为订单生成理所当然库存-1，但是先不急，再查一次库存返回结果是3)，看看跟预期的库存数量(这里预期的库存是3)是否保持一致，不一致就回滚，提示用户库存不足。
乐观锁的特点先进行业务操作，不到万不得已不去拿锁。即“乐观”的认为拿锁多半是会成功的，因此在进行完业务操作需要实际更新数据的最后一步再去拿一下锁就好。乐观锁在数据库上的实现完全是逻辑的，不需要数据库提供特殊的支持。一般的做法是在需要锁的数据上增加一个版本号，或者时间戳。
借助文件排他锁，在处理下单请求的时候，用flock锁定一个文件，如果锁定失败说明有其他订单正在处理，此时要么等待要么直接提示用户”服务器繁忙”
为了大家能够顺利进阶中高级程序员、架构师，偶为大家准备了一套精品福利！还可加入大牛学习圈子，分享tp,laravel，Swoole，Swoft微服务等教程，各种大牛都是3-8年PHP开发者，每天还有的架构师做讲解，助你进阶中高级PHP程序员，增值涨薪！需要可关注本头条号，并且发送私信：PHP
这里没有代码块操作，具体实现方式没有写进去，有秒杀高并发的疑惑、遇到瓶颈期、想进阶中高级的PHPer可发私信：PHP
如何学习数据分析？
想要成为数据分析师，给大家分享一份初级的入门指南！
它包含Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库、统计学、业务、以及Python。
这七part 的内容刚好涵盖了一位数据分析师需要掌握的基础体系，也是一位新人从零迈入数据大门的知识手册。
第一part：Excel
每一位数据分析师都脱离不开Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
Excel的学习分为两个部分。
掌握各类功能强大的函数，函数是一种负责输入和输出的神秘盒子。把各类数据输入，经过计算和转换输出大家想要的结果。
在SQL，Python以及R中，函数依旧是主角。掌握Excel的函数有助于后续的学习，因为你几乎在编程中能找到名字一样或者相近的函数。
在「数据分析：常见的Excel函数全部涵盖在这里了」中，介绍了常用的Excel函数。
清洗处理类：trim、concatenate、replace、substitute、left/right/mid、len/lenb、find、search、text
关联匹配类：lookup、vlookup、index、match、row、column、offset
逻辑运算类：if、and、or、is系列
计算统计类：sum/sumif/sumifs、sumproduct、count/countif/countifs、max、min、rank、rand/randbetween、averagea、quartile、stdev、substotal、int/round
时间序列类：year、month、weekday、weeknum、day、date、now、today、datedif
搜索能力是掌握Excel的不二窍门，工作中的任何问题都是可以找到答案。
第二部分是Excel中的工具。
在「数据分析：Excel技巧大揭秘」教程，介绍了Excel最具性价比的几个技巧。包括数据透视表、格式转换、数组、条件格式、自定义下拉菜单等。正是这些工具，才让Excel在分析领域经久不衰。
在大数据量的处理上，微软提供了Power系列，它和Excel嵌套，能应付百万级别的数据处理，弥补了Excel的不足。
Excel需要反复练习，实战教程「数据分析：手把手教你Excel实战」，它通过网络上抓取的数据分析师薪资数据作为练习，总结各类函数的使用。
除了上述要点，下面是附加的知识点，铺平数据分析师以后的道路。
了解单元格格式，数据分析师会和各种数据类型打交道，包括各类timestamp，date，string，int，bigint，char，factor，float等。
了解数组，以及相关应用（excel的数组挺难用），Python和R也会涉及到 list，是核心概念之一。
了解函数，深入理解各种参数的作用。它会在学习Python中帮助到你。
了解中文编码，UTF8、GBK、ASCII，这是数据分析师的坑点之一。
第二part：数据可视化
数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。
数据可视化是分析的常用技巧之一，不少数据分析师的工作就是通过图表观察和监控数据。首先了解常用的图表：
Excel的图表可以100%绘制上面的图形，但这只是基础。
在「数据可视化：你想知道的经典图表全在这」中介绍了各类数据分析的经典图表，除了趋势图、直方图，还包括桑基图、空间图、热力图等额外的类型。
数据可视化不是图表的美化，而是呈现数据的逻辑之美，是揭示数据的内在关联。了解图表的维度和适用场景，比好看更重要。比如桑吉图就是偶一直推崇的图表，它并不知名，但是它能清晰的揭露数据内在状态的变化和流向。案例是用户活跃状态的趋势。
Excel的图表操作很傻瓜化，其依旧能打造出一份功能强大的可视化报表。「数据可视化：教你打造升职加薪的报表」教给大家常用的Excel绘图技巧，包括配色选取，无用元素的剔除、辅助线的设立、复合图表等方法。
Excel图表的创造力是由人决定的，对数据的理解，观察和认知，以及对可视化的应用，这是一条很长的道路。
图表是单一的，当面板上绘制了多张图表，并且互相间有关联，大家常称之为Dashboard仪表盘。
上图就是用分析师薪资数据为数据源绘制的Dashboard，比单元格直观不少。大家常常把绘制这类Dashboard的工具叫做BI。
BI（商业智能）主要有两种用途。一种是利用BI制作自动化报表，数据类工作每天都会接触大量数据，并且需要整理汇总，这是一块很大的工作量。这部分工作完全可以交给BI自动化完成，从数据规整、建模到下载。
另外一种是使用其可视化功能进行分析，它提供比Excel更丰富的交互功能，操作简单，而且美观，如果大家每天作图需要两小时，BI能缩短大半。
在「数据可视化：手把手打造BI」教程中，以微软的PowerBI举例，教大家如何读取数据，规整和清洗数据，绘制图表以及建立Dashboard。最后的成果就是上文列举的分析师案例。
BI还有几个核心概念，包括OLAP，数据的联动，钻取，切片等，都是多维分析的技巧，也是分析的核心方法之一。
后续的进阶可视化，将和编程配合。因为编程能够提供更高效率和灵活的应用。而BI也是技术方向的工具，了解技术知识对应用大有帮助。
第三part：数据分析思维数据分析能力的高低，不以工具和技巧决定，而以分析思维决定。
在一场战争中，士兵装备再好的武装，进行再严苛的训练，若是冲锋的方向错了，那么迎接他们的唯有一败涂地。
分析思维决定一场「数据战争」中的冲锋方向。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。
既然是思维，它就倾向于思考的方式，Excel函数学会了就是学会，分析则不同。大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，以「偶觉得偶认为」展开，好的数据分析首先要有结构化的思维。
麦肯锡是其中领域的佼佼者，创建了一系列分析框架和思维工具。最典型地莫过于金字塔思维。
这篇文章简述了该思维的应用，「快速掌握麦肯锡的分析思维」。你能学会结构化思考，MECE原则，假设先行，关键驱动等方法论。
除此以外，还有SMART、5W2H、SWOT、4P4C、六顶思考帽等，这些都是不同领域的框架。框架的经典在于，短时间内指导新人如何去思考，它未必是最好的，但一定是性价比最优的。数据分析思维，是分析思维的引申应用。再优秀的思考方式，都需要佐证和证明，数据就是派这个用处的，「不是偶觉得，而是数据证明」。
现代管理学之父彼得·德鲁克说过一句很经典的话：如果你不能衡量它，那么你就不能有效增长它。如果把它应用在数据领域，就是：如果你不能用指标描述业务，那么你就无法有效增长它。每一位数据分析师都要有指标体系的概念，报表也好，BI也好，即使机器学习，也是围绕指标体系建立的。
下图就是一个典型的指标体系，描述了用户从关注产品、下载、乃至最后离开的整个环节。每一个环节，都有数据及指标以查询监控。
不同业务背景需要的指标体系不同，但有几个建立指标的通用准则。这篇文章深入介绍了「如何建立数据分析的思维框架」。你将区分什么是好指标、什么是坏指标、比率和比例、指标的结构、指标设立的维度等概念。
数据分析不是一个结果，而是一个过程。几乎所有的分析，最终目的都是增长业务。所以比分析思维更重要的是驱动思维落地，把它转化为成果。
数据分析思维是常年累月养成的习惯，一周时间很难训练出来，但这里有一个缩短时间的日常习惯。以生活中的问题出发做练习。
这家商场的人流量是多少？怎么预估？
上海地区的共享单车投放量是多少？怎么预估？
街边口的水果店，每天的销量和利润是多少？怎么预估？
这些开放性问题起源于咨询公司的训练方法，通过不断地练习，肯定能有效提高分析思维。另外就是刷各种CaseBook。
优秀的数据分析师会拷问别人的数据，而他本身的分析也经得起拷问。
第四part：数据库
Excel很容易遇到瓶颈，随着业务的发展，分析师接触的数据会越来越多。对大部分人的电脑，超过十万条数据，已经会影响性能。何况大数据时代就是不缺数据，这时候就需要学习数据库了。
即使非数据岗位，也有越来越多的产品和运营被要求使用SQL。
很多数据分析师戏称自己是跑SQL的，这间接说明SQL在数据分析中有多核心。从Excel到SQL绝对是处理效率的一大进步。
教程内容以MySQL为主，这是互联网行业的通用标准。其实语法差异不大的。
新手首先应该了解表的概念，表和Excel中的sheet类似。「写给新人的数据库指南」是一篇入门基础文章，包括表、ID索引、以及数据库的安装，数据导入等简单知识。
SQL的应用场景，均是围绕select展开。增删改、约束、索引、数据库范式均可以跳过。新手在「SQL，从入门到熟练」教程会学习到最常见的几个语法，select、where、group by、if、count/sum、having、order by、子查询以及各种常用函数。
数据还是分析师薪资数据，它可以和Excel实战篇结合看，不少原理都是相通的。
想要快速掌握，无非是大量的练习。大家可以在leetcode上做SQL相关的练习题，难度从简单到困难都有。「SQL，从熟练到掌握」教程中将会带领大家去刷一遍。
join对新手是一个很绕的概念，教程会从图例讲解，逐步提高难度。从一开始的join关联，到条件关联、空值匹配关联、子查询关联等。最后完成leetcode中的hard模式。
如果想要更进一步，可以学习row_number，substr，convert，contact等函数。不同数据平台的函数会有差异，例如Presto和phpMyAdmin。再想提高，就去了解Explain优化，了解SQL的工作原理，了解数据类型，了解IO。知道为什么union比or的效率快，这已经和不少程序员并驾齐驱。
第五part：统计学
很多数据分析师并不注重统计学基础。
比如产品的AB测试，如果相关人员不清楚置信度的含义和概念，那么好的效果能意味着好么？如果看待显著性？
比如运营一次活动，若不了解描述统计相关的概念，那么如何判别活动在数据上的效果？可别用平均数。
不了解统计学的数据分析师，往往是一个粗糙的分析师。如果你想要往机器学习发展，那么统计学更是需要掌握的基础。
统计知识会教大家以另一个角度看待数据。如果大家了解过《统计数据会撒谎》，那么就知道很多数据分析的决策并不牢靠。
在第一篇教程「解锁数据分析的正确姿势：描述统计」，会教给大家描述统计中的诸多变量，比如平均数、中位数、众数、分位数、标准差、方差。这些统计标准会让新手分析师从平均数这个不靠谱的泥潭中出来。
箱线图就是描述统计的大成者，好的分析师一定是惯用箱线图的常客。
第二篇「解锁数据分析的正确姿势：描述统计(2)」将会结合可视化，对数据的分布进行一个直观的概念讲解。很多特定的模型都有自有的数据分布图，掌握这些分布图对分析的益处不可同日而语。
直方图和箱线图一样，将会是长久伴随分析师的利器。
统计学的一大主要分支是概率论，概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。很多事情，都可以用概率论解释，「概率论的入门指南」和「读了本文，你就懂了概率分布」都是对其的讲解。
包括贝叶斯公式、二项概率、泊松概率、正态分布等理论。理论不应用现实，那是无根之木，教程中会以运营活动最常见的抽奖概率为讲解，告诉大家怎么玩。
其实数据分析中，概率应用最广泛和最全面的知识点，就是假设检验，大名鼎鼎的AB测试就是基于它的。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。
何为假设检验？假设检验是对预设条件的估计，通过样本数据对假设的真伪进行判断。
产品改版了，用户究竟喜不喜欢？调研的评分下降了，这是用户的评价降低了，还是正常的数据波动呢？这些都是可以做假设检验的。它可以说是两面两篇文章的回顾和应用。
「数据分析必须懂的假设检验」依旧以互联网场景讲解各种统计技巧的应用。假设检验并不难，通过Excel的几个函数就能完成。它的难点在于诸多知识点和业务的结合使用，实际公式不需要掌握的多透彻，了解背后的意义更重要。
统计学是一个很广阔的领域，包括方差分析，时间序列等，都有各自不同的应用。大家若感兴趣，可以去阅读各类教材，没错，教材是学习统计学最优的方式。偶这类文章堪堪算入门罢了。
第六part：业务
对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。举个例子，一家O2O配送公司发现在重庆地区，外卖员的送货效率低于其他城市，导致用户的好评率降低。总部的数据分析师建立了各个指标去分析原因，都没有找出来问题。后来在访谈中发觉，因为重庆是山城，路面高低落差比较夸张，很多外卖人员的小电瓶上不了坡…所以导致送货效率慢。这个案例中，大家只知道送货员的送货水平距离，根本不知道垂直距离。这是数据的局限，也是只会看数据的分析师和接地气分析师的最大差异。业务形态千千万万，数据分析师往往难窥一二。偶的公众号业务部分也涉及了不少，大家可以通过这几篇文章了解。
一篇文章读懂活跃数据；深入浅出，用户生命周期的运营；获取新增用户，运营都应该知道的事；运营的商业逻辑：CAC和CLV；从零开始，构建数据化运营体系；读懂用户运营体系：用户分层和分群，这些都是互联网运营相关的内容，或多或少涉及了不少业务方面的概念，数据分析人员可以选择性的挑选部分内容。了解业务的数据分析师在职场发展上会更加顺利。
而在「最用心的运营数据指标解读」中，偶尝试总结了几个泛互联网领域的指标和业务模型，它们都是通用的框架。
产品运营模型：以移动端APP为主体，围绕AARRR准则搭建起数据框架。包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue营收、Refer传播，以及细分指标。
市场营销模型：以传统的市场营销方法论为基底，围绕用户的生命周期建立框架。包括用户生命周期，生命周期价值、用户忠诚指数、用户流失指数、用户RFM价值等。
流量模型：从早期的网站分析发展而来，以互联网的流量为核心。包括浏览量曝光率、病毒传播周期、用户分享率、停留时间、退出率跳出率等。
电商和消费模型：以商品的交易、零售、购买搭建而起。包括GMV、客单价、复购率、回购率、退货率、购物篮大小、进销存，也包含SKU、SPU等商品概念。
用户行为模型：通过用户在产品功能上的使用，获得精细的人群维度，以此作为分析模型。包括用户偏好、用户兴趣、用户响应率、用户画像、用户分层，还包含点赞评论浏览收藏等功能的相关指标。
除了上述的几个常见模型，数据分析还有其他分支。比如SEO/SEM，虽然可以归类到流量模型，但它并不简单。比如财务分析，商业的各种成本支出也需要专人负责。
在业务知识外，业务层面的沟通也很重要。业务线足够长的时候，沟通往往成为老大难的问题。
业务学习没有捷径，哪怕掌握了诸多模型，不同行业间的业务壁垒会是分析师们的门槛。金融的各类专有领域知识，电子商务不同产品的特性，这些都会影响到分析报告的质量。
在早期，新人最好选择一到两个领域深入了解其业务，然后以此拓展边界。
第七part：Python/R
第七周是最后的学习环节。
是否具备编程能力，是初级数据分析和高级数据分析的风水岭。数据挖掘、BI、爬虫、可视化报表都需要用到编程。掌握一门优秀的编程语言，可以让数据分析师升职加薪，迎娶白富美。数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。R的优点是统计学家编写的，缺点也是统计学家编写。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。
Python则是万能的胶水语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。Pandas、Numpy、SKLearn等包也是非常丰富。
这里的教程以Python为主。
「开始Python的新手教程」将会教大家搭建数据分析环境，Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python建议安装Python3+版本，不要选择Python2了。
Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多半小时。就像在Excel上进行运算一样方便。
「开始Python的数据结构」介绍给大家Python的三类数据结构，列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。函数式编程为Python一大特色，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。另外还有控制流，for、while、if，通常配合函数组合使用。
「了解和掌握Python的函数」教大家如何自定义函数，丰富的函数虽然能偷懒，但是不少场景下，还是需要自己动手撸一个。
能够调第三方包解决，就使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就自己编一个函数。如果是临时性的场景，写得粗糙点也无所谓。毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
包、模块和类的概念属于进阶知识，不学也不要紧。
「Python的数据分析: numpy和pandas入门」介绍了数据分析师赖以生存的两个包，numpy和pandas，其他Python知识可以不扎实，这两个最好认真掌握。它是往后很多技能树的前置要求。
array，series，dataframe是numpy和pandas的三个数据结构，掌握它们，便算是入门了。后续的两篇教程都是实战。
「用pandas进行数据分析实战」以分析师的薪资作为实战数据。Excel、BI、SQL，一路走来，大家想必对它无比熟悉，这也是最后一次使用它了。教程通过Pandas的各类功能，绘制出一副词云图。
最后一篇教程，将结合以往的知识点，包括业务指标，可视化，描述统计学等内容。「用Python分析用户消费行为」，完成它，不说登堂入室，但也是一位合格的数据分析师了。
它使用某网站的用户消费数据，计算各类常见指标：用户的客单价、人均购买量、回购率、复购率、留存率、平均生命周期等，真正做到融会贯通。用一份数据报告作为毕业作品，也是七周系列最好的结业证书了。
对于没有技术基础的同学，第七part最吃力，但已经完成到这一步，不妨让自己咬咬牙学习下去。
最后
如果能够看完到这里的同学，相信你是对数据分析真正感兴趣的。
mpc什么职位？
MPC文员(物控) 主要工作:物料核算,生产排单 ,物料入帐,生产 跟单,出货等参与项目需求分析、系统设计、技术攻关，模块代码 编写等。2.PHP编程及程序效率的优化3.环境的开发及日常的维护管理任职要求：应该是：PMC文员吧，这个职位的文员其实就是物控，主要的工作就是物料的核算，收发，生产排单，工作是比较繁杂的，一般的人做这项工作都会觉昨很累的，因为整天是跟数据打交道。做这项工作要细心不能马虎的。当代程序猿必备的神器有哪些？
摘要：在偶认识的所有程序员里，每个人几乎都有专属于自己的常用工具和相关资源，今天给大家奉上数十个程序员硬核工具，偶相信这里总有一款工具是属于你的！
程序员生产力工具大全如下：
1. Idea-Intellij IDEA (java 编程语言 开发的集成环境)
业界排名第一的java开发工具，非常非常好用，如果还在用eclipse的朋友，赶紧来体验一把，你一定会爱上她的。
2. SecureCRT (SSH终端仿真程序)
SecureCRT是一款终端仿真程序，支持SSH（SSH1和SSH2）以及Telnet和rlogin协议。SecureCRT用于连接运行包括Windows、UNIX和VMS在内的远程系统的理想工具。
3. Termius (全平台的远程终端)
termius是一款全平台的远程终端，Termius不仅涵盖了Windows、Linux、OSX，还变态得支持Android和iOS（以后在地铁、公交上都可以随时拿出手机来排查线上问题啦，还真是广大程序员的福音呢。
4. Google Chrome (谷歌浏览器)
Google Chrome是一款由Google公司开发的网页浏览器，该浏览器基于其他开源软件撰写，包括WebKit，目标是提升稳定性、速度和安全性，并创造出简单且有效率的使用者界面。
5. iTerm (为Mac OS X编写的终端仿真程序)
iTerm是一个为Mac OS X编写的，功能齐全的终端仿真程序；目标是在为用户提供OS X下最佳的命令行体验；字母i代表了本地苹果的外观和风格的程序界面，并把重点放在完整的国际支持； 它合并由两个项目， CTerminal和TerminalX ，而这两者都是基于JTerminal项目；该软件非常有实用和易用性。
6. Visual Studio Code (简称“VS Code”,编写现代Web和云应用的跨平台源代码编辑器）
重新定义和优化了代码编辑,以便生成和调试新式 Web 应用程序和云应用程序。也是著名的文本编辑器，它是轻量级的,vSCode的一大特点就是你可以通过多种方式来调整设置,而且Vim可以和VScode集成在一起，它还带有一个集成终端，可用的扩展太多，使开发人员的工作变得更加轻松。偶最喜欢的一些扩展是AWS Toolkit, ESLint,Live Server, Live Share, Prettier-代码格式化程序，YAML,Live Sass编译器，Docker等。
7. VMware Fusion & VMware workstation (为计算机开发的虚拟机管理程序)
是在计算机上无缝运行 Windows 的最佳方式，可确保 Windows 应用程序在计算机上实现无缝运行可以在基于 Intel 的计算机上无缝运行 Windows、Linux 以及其他 PC等多个操作系统，进而构建、测试或演示软件。
8. Navicat Premium (数据库管理工具)
Navicat premium是一款数据库管理工具,是一个可多重连线资料库的管理工具，它可以让你以单一程式同时连线到 MySQL、SQLite、Oracle 及 PostgreSQL 资料库，让管理不同类型的资料库更加的方便。
9. Postman (api调试工具)
简单来说，四个词，简单、实用、大方、美观！postman这款网页调试工具的windows客户端，功能强大的HTTP调试与模拟插件。使用Postman可以进行API开发、请求、调试,除了它，还可以使用lnsomnia和Insomnia Designer作为API文档。
10. RedisDesktopManager (一款可视化 redis管理工具 )
Redis Desktop Manager是一款简单快速、跨平台的Redis桌面管理工具，也被称作Redis可视化工具，Redis Desktop Manager官方版是一款开源软件，支持通过SSH Tunnel连接，支持windows、mac等多平台。
11. Dash (基于MAC的 API文档浏览器和代码片段管理器)
“开发者不可或缺的杰作。”Dash 可让您的 Mac 即时离线访问 200 多个 API 文档集。立刻搜索离线文件集200层+的API ，100+备忘单和 href=””>更多 功能。您甚至可以””>生成自己的文档集 或 href=””>请求 包含href=””>文档集 。
12. Fiddler & Wireshark (http抓包工具)
Fiddler和Wireshark都是进行抓包的工具:所谓抓包就是将网络传输发送与接收的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作,也用来检查网络安全。作为开发者，经常想调试一下http请求发送的数据的详情，那么可以使用这2款软件。用抓包工具wireshark的人相对来说更多一些。
13. HBuilder X (HTML5的Web开发工具)
当前最快的HTML开发工具,强大的代码助手帮你快速完成开发,最全的语法库和浏览器兼容性数据让浏览器碎片化不再头痛。作为HBuilder下一代的全新编辑器，HBuilderX被定位为ide和编辑器的完美结合，除了对某种语言的语法分析、提示、转到定义、调试，同时加强了对通用文本处理能力，界面更加清爽，拥有比上一代更加有效的快捷键体系。
14. MobaXterm (远程终端控制软件,集串口,SSH远程登录和FTP传输三合一的工具)
多功能终端MobaXterm Professional Edition 是一款豪华、全功能的终端软件。MobaXterm带来了所有必要的Unix命令到Windows桌面，在开箱单便携式exe文件。MobaXterm允许您启动远程会话。远程shell，MobaXterm远比Putty好用，您可以选择创建SSH，远程登录，Rlogin，RDP，VNC，XDMCP，FTP，SFTP或串行会话。
15. Sublime Text (跨平台代码编辑器)
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Sublime Text 是一款用于代码、标记和散文的精致文本编辑器。Sublime Text 中文网致力于为广大国内开发者提供详尽的中文文档、使用说明等,助力开发者快速掌握这个编辑器。
16.webstorm (专业的HTML编辑工具)
web开发的必备的一款开发神器，比如写js、页面、css，那么这款软件用起来非常顺手。此软件和idea出自于同一家公司，这家公司做了很多异常好用的软件，基本上你需要的各种开发相关的IDE，这家公司都生产。可以说是“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”。新版对JavaScript，TypeScript和CSS支持更好，改进了Vue.js的体验，并为Jest集成增加了新功能。
17.Xshell (功能强大的终端模拟器)
linux原创控制软件，完全免费且非常稳定的 SSH 客户端 ，支持多种远程协议，提供了很多特色与高级功能，简体中文界面也让你轻松管理远程服务器。 Xshell 的 Screen 会话不闪屏，而且可以回滚；Script 的执行顺序可以调整；可以同时发送指令到多个 session；支持布局切换等。
18. SwitchHosts (修改Hosts文件的工具)
这是用于在多个HOSTS之间进行切换。可在公用hosts文件 、当前系统hosts、本地方案和在线方案间进行切换。作为一名开发人员，经常需要修改本地host，你还是通过修改host文件来操作的么？那样太慢了，这里建议大家使用switchhosts这款软件，可以快速修改本地host，非常好用。
其他工具：
1. CodeIf(智能命名) ： https://unbug.github.io/codelf
大部分开发者都或多或少遇到过变量命名的烦恼，如果命名不规范，不仅会影响开发的效率，而且对后面维护的同学来说也是一个不小的挑战，因为他要去揣摩你这个变量的含义。随着项目越来越复杂，变量和函数数量越来越多，虽然每个编程语言都有各种命名规范，但是也不能解决所有的问题。
“计算机科学里两件最难的事：缓存失效和命名。” Codelf通过搜索在线开源平台Github, Bitbucket, Google Code, Codeplex, Sourceforge, Fedora Project的项目源码，帮开发者从中找出已有的匹配关键字的变量名，从而帮助为变量名苦恼的开发者命名。这个搜索服务支持直接搜索中文。
同时可以在自己用的编辑器里安装插件，支持 VS Code、Atom、Sublime Text 和 Chrome。
2. DocsChina-印记中文 ：
这是一个前端中文文档合集，进入网站可以看到开发中经常使用的前端中文文档。如果你的英文实在不怎么好，还在为找中文文档而烦恼，这里将是你非常好的选择。记得放到自己的浏览器收藏夹里哦！
3. any-rule(正则表达大全)： /any86/any-rule
any-rule 维护了一个常用正则表达式合集，并且本身是一个支持 Web/VS Code/idea/Alfred Workflow 多平台的正则表达式工具。
4. tool.lu(在线工具)： https://tool.lu
程序员总是有很多小工具要使用，比如图片、Base64编码、Markdown编辑器时间戳转换，进制转换等，在线运行各种语言代码。这个网站包含了太多程序员需要用到的小工具了。比如你想运行点JAVA代码，又不想麻烦的在系统中安装JAVA环境，可以使用里边的在线运行代码工具，然后选择JAVA,写点JAVA代码就可以直接运行了。
5. Baomitu(前端静态源库)：
这个静态资源库是支持HTTP/2的CDN服务，有了它，如果你是自己的小型项目或者是做测试就不用下载任何的代码库，直接粘贴地址过来用就可以，因为是国内的CDN库，速度还非常的快。
6. Typora-Markdown(编写工具)：https://www.typora.io
一款实用的 Markdown 编写工具，所见即所得，用Markdown编写文章是一个程序员的标准配置，也就是标配。现在有很多在线工具都支持Markdown，什么有道云笔记、雀语，、印象笔记等。这种简单的界面，沉浸式的编写，清晰的大纲，它就像一件称手的兵器，让你一旦拥有就爱不释手。
7. Snipaste (简单便捷的截图软件)：/download.html
一款免费的桌面截图软件，功能强大，使用方便，支持任何屏幕位置截图，支持窗口截图，支持快捷方式截图。您可通过截取贴图，使两张图合并为一张图，还能调整截图文字图像等等，是一款非常强大的贴图软件，喜欢此款贴图软件的朋友不要错过。
8. Captura (最好用的开源录屏、gif动态图片制作工具)
官网：/ github：/MathewSachin/Captura
通过这款工具可以帮助你轻松录制各种视频。支持全屏录制、区域录制两种方式，全屏录制可以录制全部的电脑屏幕，将电脑屏幕上所有的动态都录制下来,该软件还拥有视频编解码器，可以对视频进行解码，支持mp4、avi、GIF、webm等格式，可以满足一般的解码需要。还支持屏幕截图、剪贴板，简单的图像编辑等功能，是一款非常好用的屏幕录像工具。
9. 向日葵 (远程控制软件): /
向日葵远程控制是一款提供远程控制服务的软件。向日葵远程控制支持主流操作系统Windows、Linux、Mac、Android、iOS跨平台协同操作，在任何可连入互联网的地点，都可以轻松访问和控制安装了向日葵远程控制客户端的设备。整个远控过程，可通过浏览器直接进行，无需再安装软件。
10. Everything (本地文件检索工具):/support/everything/
由voidef=””>tools 开发的一款文件搜索工具，这款软件是基于名称实时定位文件和目录。Everthing功能强大，体积小巧，第一次安装使用时会建立一个索引数据库，将所有文件和文件夹的名称导入其中，后续使用能够以极快的速度快速搜索，查找到你所需要的文件。
11. StarUML (UML画图工具)
画uml图的一款神器，类图、时序图、流程图、状态图等等，都可以用这款工具轻松应对。
12. uTools (生产力工具集):https://u.tools/
一个极简、插件化、跨平台的现代化桌面软件。通过自由选配丰富的插件,打造你得心应手的工具集合。这个工具，偶只能说他是一款神奇，太牛逼，这款工具中汇集了很多好用的工具，可以通过这款工具秒开电脑上的各种软件。
搜索资源网站工具：
1.Bing
Bing 国际版：/ 感觉比某度要好用多了。
2.DuckDuckGo
DuckDuckGo：/ 从官网的介绍来看这个搜索引擎不收集用户信息，而且没有广告。
3.Stack Overflow
Stack Overflow：/ 大家如果常用 Google，很多技术问题的答案就在这个网站上，如果你无法使用 Google 可以在这个网站上直接检索就好了。
4.Gitlogs
Gitlogs：/ Gitlogs 是专门针对 GitHub 项目的搜索引擎，大家通过他可以快速找到想要项目。
5.jiumo search
文档搜索引擎 jiumo search 鸠摩搜书：/ 可以用来找一些技术文档手册，很多在百度网盘里。
6.Ebooke
Ebooke：/ Ebookee 是一个基于互联网并提供免费电子图书下载的搜索引擎网站。
7.Iconfinder
图标搜索：/ 用来查找 logo 图片。
8.TinEye
TinEye： 用图片来检索图片，大家可以上传图片或输入图片的 URL 来检索。
9.SemanticScholar
SemanticScholar：/ SemanticScholar 是一个免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。
10.LibreStock
LibreStock：/ LibreStock 上可以检索一些优质的高清图片。
Search
CC Search：/ CC Search 上搜索到的图片资源都是无版权的，大家可以免费的使用。
12.Pexels
Pexels：/ 高质量的图片网站，可以免费使用。
13.Unsplash
Unsplash：/ 免费高清素材网站。
14.The App Store
The App Store：/ The App Store 是一个针对苹果手机、iPad、Mac 设备的应用搜索工具。
在线画图工具：
• 在线画图工具ProcessOn：/
• 在线画图工具draw.io：/
• 在线思维导图工具：/webapp
• PlantUML在线编辑器：/
在线开发辅助工具：
日常开发经常会用到一些辅助工具偶总结为8大类，包括：编解码工具、转换工具、正则工具、编译工具、网络工具、格式化工具、可视化工具、在线生成器、以及其他工具等等。 具体列表如下:
在线编码工具：
• BASE64编解码工具：/
• MD5编码工具：/g/md5
• AES/DES加解密：/tool/cipher/
• JWT解码工具：/
• ASCII编解码工具：/code-convert-ascii
• Unicode编解码工具：/g/unicode
• UTF-8编解码工具：/g/utf8
• 字符串编解码工具：/g/enstring
• URL编解码工具：/tools/urlencode.aspx?jdfwkey=lbixz1
在线转换工具：
•在线ASCII码对照表：/tool/ascii/
• 通用进制转换工具：/g/jinzhi
• 在线浮点数十进制转换：/
• RGB颜色转换：/g/yansezhi
• 时间戳转换工具：/g/unix
• 计量单位换算工具：/tool/unitable/
• 在线JSON解析：/
• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/
• SQL压缩/格式化工具：/g/sqlformat
• JSON和XML在线转换：/g/jsonxml
• JSON/YAML在线转换：/tool/jsonyaml/
• 人民币大小写转换工具：/tool/renmingbi/
正则表达式工具：
• 正则表达式调试工具：/
• 正则表达式可视化工具：https://jex.im/regulex/
网络工具：
• IP地址归属地查询：/
• IP地址查询：/ip.html
• HTTP在线接口测试工具：/php/http/
在线编译运行工具：
• C#在线编译运行：/
• C/C++在线编译调试：/
• 在线编译工具套装：/
可视化/格式化工具：
• 在线前端编辑器: https://codepen.io/
• 在线数据可视化：https://flourish.studio/
• 在线JSON解析：/
• 在线CSS代码可视化工具：/
• XML格式化工具：/g/xmlformat
• 在线JS代码格式化工具：https://prettier.io/playground/
• SQL压缩/格式化工具：/g/sqlformat
• JSON和XML在线转换：/g/jsonxml
• JSON/YAML在线转换：/tool/jsonyaml/
在线生成器：
UUID在线生成器：/g/uuid随机数生成器：/g/suijishu
其他常用工具：
在线Nginx配置工具：https://nginxconfig.io/在线对比工具：/tool/textdiff/在线Chrome浏览器插件：/在线接口文档管理工具：/
在线素材工具：
如果你写文章，或者做视频，那就一定少不了要找素材，包括各种图片、背景、emoji表情、表情包、壁纸、视频、gif图等等。
• 免费透明背景图片素材：/
• Emoji表情搜索：/
• Emoji表情包下载：/
• open source icons：/
• 表情包在线网站：/
• 免费PNG图片库：/
• ICON图标在线下载：/
• 极简壁纸：/
• Wallpaper Abyss壁纸：
• Pixabay图片素材库：/zh/
• Unsplash图片素材库：
• Pexels图片素材库：
• NASA图片视频素材库：https://images.nasa.gov
设计制作类工具：
对于那些文章创作者和视频创作者而言，设计封面，做海报，设计LOGO，图片美化等等基本也是刚需。
这样大概率日常会用到一些简易好上手的在线设计制作类工具，比如在线P图、音/视频轻量化剪辑、logo制作、海报设计制作、图片美化、在线图片转换或生成等等。
• 在线PS：/
• 在线音频剪辑：/
• 在线视频剪辑：/
• 免费logo在线制作：/
• 艺术字体在线生成：/
• 在线表格转换工具: /
• 在线海报设计工具: /
• 图片智能放大工具：/
• 二维码美化器：https://mh.cli.im/
• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/
• 在线抠图工具：https://www.remove.bg/zh
• ICO图标在线生成：/php/ico/
• SVG转PNG工具：/tool/svg2img/
• 视频转GIF工具：/tool/giftxt/
• 二维码在线生成器：/tool/ewm/
• 二维码在线解码：/php/decoder/
写辅助工具：
写文章的过程中经常会用到和写作相关的辅助工具，比方说：字数统计工具、Markdown格式的文章排版工具、图床网站、代码截图工具等等，所以下面这些在线工具就能很好地满足偶的需求。
• 在线字数统计：/
• mdnice markdown排版工具：/
• md2all markdown排版工具：/
• 在线图床神器：/
• 在线免费图床：https://sm.ms/
• 图壳图床：/
• 在线代码截图工具：https://carbon.now.sh/
• 在线短链接工具：/
• 在线文本替换：/tool/textreplace/
在线办公工具：
部分在线工具主要用来处理一些和文档以及文稿相关的事情，经常用到的比如：在线的全套pdf处理和转换工具、各种各样多媒体文件间的相互转换工具、在线识别工具、在线压缩工具等等。
• pdf在线处理工具1：/cn/pdf-tools
• pdf在线处理工具2：/zh/
• pdf转word在线工具：/
• 在线多媒体转换器合集：https://cn.office-/
• 在线文字识别工具：/
• 在线文件压缩工具：/
文档笔记工具：
好记性不如烂笔头，作为一个学习者，偶觉得记笔记是必不可少的步骤。当然现在基本都做电子笔记和电子文档比较多。 现如今各式各样优秀的文档工具和笔记软件鳞次栉比，好用的也有很多，整理成如下列表，这东西各有长处，使用哪个最合意还得看个人习惯和需求了。
• 印象笔记：/
• 有道笔记：/
• OneNote：/
• 幕布：/
• 为知笔记：/
• 石墨文档：https://shimo.im/
• Simplenote：/
• 语雀：/
编程学习网：
• 哔哩哔哩：/
• C语言网：/
• cppreference：/
• 中国大学MOOC：/
• 牛客网：
• 网易公开课：
• CodeGym：/
• BeginnersBook：/
• JavaSED：/
• codecademy：/
• Coursera：/
• StackOverFlow：/
• LeetCode：https://leetcode-/
• LintCode：/
在线教程文档：
这部分主要集中了在做开发过程中随手参考所要用到的几乎所有在线教程和官方文档，有中文版文档的基本都优先列出来了，但更多时候是英文的官方文档。
• Git中文教程：https://git-/book/zh/v2
• SVN中文手册：http://svnbook.red-/nightly/zh/index.html
• jQuery API中文文档：/
• Nginx中文文档：/doc/index.html
• Kafka中文文档：/
• Mybatis中文文档：/mybatis-3/zh/index.html
• 微信小程序官方文档：https://developers./miniprogram/dev/framework/
• Nodejs中文教程文档：/learn
• Apache Web Server文档：/docs/
• Spring文档中文版：/spring-reference.html
• Golang标准库文档中文版：/pkgdoc
• Java 8官方文档：/javase/8/docs/api/index.html
• Maven官方文档：/guides/
• Tomcat 8官方文档：/tomcat-8.0-doc/index.html
• Spring Boot官方文档：https://docs.spring.io/spring-boot/docs/current/reference/htmlsingle/
• RabbitMQ官方文档：/documentation.html
• RocketMQ官方文档：/docs/quick-start/
• Dubbo中文文档：/zh/docs/
• Netty官方文档：https://netty.io/wiki/index.html
• Elasticsearch官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html
• Spring Cloud官方文档：https://spring.io/projects/spring-cloud
• Docker官方文档：/get-started/
• kubernetes中文文档：https://kubernetes.io/zh/docs/home/
• thymeleaf官方文档：/documentation.html
• Vue.js中文文档：/v2/guide/
• React.js官方文档：/docs/getting-started.html
• Jenkins中文文档：https://www.jenkins.io/zh/doc/
华为云平台：
高效易用的低代码aPaaS平台-应用魔方AppCube：/product/appcube.html集华为研发实践、前沿研发理念、先进研发工具为一体的软件开发平台-软件开发平台 DevCloud：/devcloud/
以上内容分享自华为云社区《吐血整理：程序员都在用什么工具？》，作者： 考过IE励志当攻城狮 ，部分内容整理自互联网~
前端哪一个更好找工作？
关心这个问题的伙伴还是太多的哈， 这里重点细说一下：
首先在讲解python的优势之前， 大家需要先将这里的语言进行一个分类， 这里大家按照动态语言和静态语言来分类：
动态语言：
python， javascript， php， ruby等
静态语言：
java， c， c++, go等
【注】： 动态语言也经常被大家称为脚本语言， 由于经常被称为脚本语言， 所以大多数时候大家都认为一些简单的任务就用python来说， 大型的项目python就做不了或者做不好，实际上这是一个很大的误区。 为了纠正大家对这个问题的看法， 后面大家都以动态语言来描述python。
1. 动态语言的优势
大家要清楚： python是面向对象的动态语言。
为了清楚python的优势， 大家首先需要理解的是动态语言的优势， 然后要明白python在众多动态语言中的优势。
a. 在静态语言中的一些高级概念，如java中的反射以及基于反射实现的AOP， 这些概念对java初学者以及只有一两年工作经验的人来说，这几个概念是很难理解的，更不用说如何去自己实现。如果大家使用过AOP的话就会明白这几个概念从理解到熟练使用是比较难的， 而且开发效率会比较低，尽管同学可能会说“其实使用起来还是很简单啊”， 那可能是因为你没有用过动态语言中的装饰器。
b. 动态语言中对于java中的AOP这种概念直接使用装饰器就可以完成而且是python语言本身的一部分。并不像java中还需要引入第三方来完成。
c. python能轻松完成这些正是由于python是一门动态语言, 动态语言的特性使得大家去自己控制整个类的初始化以及动态去改变对象变的异常简单， 这些特性使得动态语言的灵活性远远超过静态语言。
d. 大家在学习和通过python开发系统的时候首先要充分利用动态语言的特性去完成自己的功能， 有时候在静态语言中需要很多技巧和添加多个临时变量才能完成的功能， 使用动态语言的特性只需要一两行代码就完成了。
关于动态语言的学习大家可以自己去学习一下， 但是大家一定要明白： 动态语言和静态语言编码有很大的不同， 要适应动态语言特性去开发， 不要拿着旧有的静态语言编码思维去用python，要不然大家就会觉得python好像也没有什么特别之处，只能处理一些简单的事情。 这种观念是不对的。等到你充分体验到动态语言的特性，你就会发现：以前很多一定要用设计模式来实现的功能，在动态语言中竟然不需要也能轻松实现。
2. 方便而且性能高基本用法
上面偶只是简答的说了一下动态语言，大家就可以感受到python作为一个动态语言比java等静态语言的优势。但是实际上并不止这些， python内置的一些函数和用法更加使得python比java等静态语言编码更加快速和高效。
大家如果学习过python基础就会知道数组、字典、字符串等这些基本概念的操作是远远比java方便的多， 而且大家要知道这里面的很多用法的实现底层是用c来实现的， 所有这些基本用法的性能都是很高的。大家不要小看这些基本用法，这些用法才是大家平时编码过程中写的最多的， 这些用法的简化会大大提高大家的开发效率。
3. 代码优美和易读性
python代码是通过强制缩进来完成的， 如果大家是java转过来学习的最开始会不适应， 但是很快就会适应， 因为缩进使得代码很规范，而且代码可读性会很强， 而且python的各种代码规范如pep8规范会让大家的代码很规范。
4. 已有的强大的生态
python的生态有多丰富， 大家了解一下就知道了：
不管是已有的python库还是其他语言开发的框架首先支持的语言都包括python。
当然这里的生态还不只是已有的框架和库还包括诸如stackoverflow上的问题回答等
一般开发过程中大家会经常遇到两种问题： 1. 需要一个已有的解决方案来加速自己的开发。 2. 遇到问题需要快速找到解答
python经过多年的发展，不管是已有框架和库还是问题和答案在网上都有非常多的资料了。
这里说到了生态就需要说到go了。 go语言是一门比较新的语言，随着近几年docker的快速流行， go语言也越来越受到关注。 go语言从诞生之初就是奔着高并发去的， 所以作为高并发的系统开发go语言会比java，python，php更好， 但是由于go语言太新了， 所有不管是框架还是问题答案都远比Python少很多， 所有大家如果开发中遇到问题很容易卡住， 而且go语言还处于一个快速发展期，语言本身特性变化也会比较快而且不稳定， 所以不建议初学者来学习。
5. 全栈开发语言
偶这里要说的全栈开发语言是广义上的。
目前可以前端和后端都能完成的语言最流行的应该就是javascript了， 其他语言几乎都只能完成服务端开发。
但是大家要明白：实际上并没有一门语言是完全的全栈开发，即使是使用javascript的人在平时开发中也只能侧重于后端开发或者前端开发。
所以这里首先要让大家对全栈的理解有一个观点：
全栈不是说能同时开发移动端，pc端就叫全栈。
真正的全栈应该是有能力去快速学习和使用现有的解决方案而不是去学习所有语言。因为技术和框架太多。没有人能学习到所有的语言和框架， 但是如果一个人能很好的解决遇到的各种问题才是真正的全栈， 比如系统数据库有瓶颈了， 能快速的去找到问题和找到解决方案， 比如系统需要适应移动端， 你能快速的去学习某一门解决方案去加速开发， 比如系统并发遇到问题了，你能快速的去学习和解决并发问题。这样的人才是全栈
那为什么偶这里要说python是一门全栈语言呢？ 前面大家提到的快速学习能力都是要基于大家有时间去学习， 所以如果一门语言或者工具能让你快的完成已有系统的开发， 让你空出更多的时间去学习解决方案， 那这么语言就可以让你把他成为全栈语言， 大家试想一下，对于一个会python的人来说，如果能找到对应的python的解决方案对你来说肯定比找到的java解决方案更加容易让你接受，python的生态可以让大家几乎能找到所有python已经实现的解决方案。
大家如果学习java就会知道， java的概念和要学习的知识点非常多， 不管是开发效率上还是学习时间上都会远比python多很多， 所以很多人用java的人一直都致力于如何去把java本身弄清楚而没有时间去学习其他解决方案(这里当然对大牛除外)。
6. 开发领域多， 开发效率高
python能使用的开发领域， 相信偶不说大家也非常清楚了：
运维
爬虫
web系统
大数据
人工智能
云计算(openstack)
桌面应用
大家能想到的领域基于python都可以完成。当然即使这样大家也需要去学习各个领域的框架， 但是有了python基础去学习这些框架会让高效的多。
这一点就比php有很大的优势了， php在web系统开发中有很大的优势，因为php最初就是致力于web系统开发， 使得php在web系统开发中具有了很大的生态优势。 但是python的web开发领域也很强大， 已有的很多框架入django， flask， tornado等等，不管大家是需要一个灵活的框架还是需要一个全栈的web开发框架还是需要一个性能高的web框架都可以满足大家的要求。
当然python的开发效率是非常高的， python中面向对象的概念是比php的面向对象概念强的， 而且大家也会发现es6的语言也和python有很大的相似之处， 所有大家学会了python去理解javascript的话也会有很大好处。
最后说明一下
一个高级的程序员需要学习的知识远不止语言本身， 还包括很多基础知识，这些基础知识加上语言和框架本身才会让大家走的更远更久， 但是学习这些知识是需要时间的，所以如何有更多的时间去学习也就成为大家领先别人的优势了。
上面只是列出了python的几个大的优势， 实际上还有很多细节用一篇文章或者一个问题是无法描述清楚的。大家在熟悉python开发后自然就会明白
开发效率！开发效率！， python的开发效率比java高很多，同样的功能代码量应该是java的1/3左右， 这个开发效率可以让大家有更多的时间陪家人和学习， 知乎上有人说过：如果你要让一个pythoner加班， 你需要和他谈情怀， 谈加班工资， 谈股票期权才行。 如果你需要一个javaer加班你只需要告诉他编码规范就行了。
偶周围已经有好些朋友或者同事是c++或者java转python开发的， 然后打算一直就用python了。
人工智能时代的火热， 相信会让python越来越流行
以上只是回答了python的优点并没有否定其他语言， 其他语言的伙伴不要引起混乱哈！
—————-河南新华
以上就是关于PHP仓库管理系统教程以及如何解决PHP并发问题的相关回答，有更多疑问可以加微。
